熟悉常用的HBase操作，编写MapReduce作业

1. 以下关系型数据库中的表和数据，要求将其转换为适合于HBase存储的表并插入数据：

学生表（Student）

学号（S_No）	姓名（S_Name）	性别（S_Sex）	年龄（S_Age）
2015001	Zhangsan	male	23
2015002	Marry	female	22
2015003	Lisi	male	24

命令如下

ssh localhost
start-dfs.sh
start-hbase.sh
hbase shell
create 'Student', 'S_No', 'S_Name', 'S_Sex', 'S_Age'

put 'Student', '001', 'S_No', '2015001'
put 'Student', '001', 'S_Name', 'Zhangsan'
put 'Student', '001', 'S_Sex', 'male'
put 'Student', '001', 'S_Age', '23'

put 'Student', '002', 'S_No', '2015002'
put 'Student', '002', 'S_Name', 'Marry'
put 'Student', '002', 'S_Sex', 'female'
put 'Student', '002', 'S_Age', '22'

put 'Student', '003', 'S_No', '2015003'
put 'Student', '003', 'S_Name', 'Lisi'
put 'Student', '003', 'S_Sex', 'male'
put 'Student', '003', 'S_Age', '24'

2. 用Hadoop提供的HBase Shell命令完成相同任务：

• 列出HBase所有的表的相关信息；list
• 在终端打印出学生表的所有记录数据；
• 向学生表添加课程列族；
• 向课程列族添加数学列并登记成绩为85；
• 删除课程列；
• 统计表的行数；count 's1'
• 清空指定的表的所有记录数据；truncate 's1'

list
scan 'Student'
alter 'Student', NAME=>'S_Course'
put 'Student', '001', 'S_Course:math', '85'
alter 'Student', {NAME=>'S_Course', METHOD=>'delete'}
count 'Student'
truncate 'Student'

3. 用Python编写WordCount程序任务

程序	WordCount
输入	一个包含大量单词的文本文件
输出	文件中每个单词及其出现次数（频数），并按照单词字母顺序排序，每个单词和其频数占一行，单词和频数之间有间隔

• 编写map函数，reduce函数
• 将其权限作出相应修改
• 本机上测试运行代码
• 放到HDFS上运行
• 下载并上传文件到hdfs上
• 用Hadoop Streaming命令提交任务

这里所有的操作均在用户目录下 ~

首先把hdfs中input里面的txt文件清除，然后放入需要分析的文本文件，命令如下

hdfs dfs -rm input/*.txt
hdfs dfs -put ~/lyric.txt input/

在目录下创建mapper.py
内容如下：

import sys

for line in sys.stdin:
    line = line.strip()
    words = line.split()
    for word in words:
        print('%s	%s' % (word, 1))

在目录下创建reducer.py
内容如下：

from operator import itemgetter
import sys

current_word = None
current_count = 0
word = None

for line in sys.stdin:
    line = line.strip()
    word, count = line.split('	', 1)
    try:
        count = int(count)
    except ValueError:
        continue

    if current_word == word:
        current_count += count
    else:
        if current_word:
            print '%s	%s' % (current_word, current_count)
        current_count = count
        current_word = word

if current_word == word:
    print '%s	%s' % (current_word, current_count)

接下来配置.bashrc文件，将streaming的路径配置到环境变量中

export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop
export STREAM=$HADOOP_HOME/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-*.jar

配置好后在目录下创建run.sh
内容如下：

hadoop jar $STREAM 
-D stream.non.zero.exit.is.failure=false 
-file /home/hadoop/mapper.py 
-mapper 'python /home/hadoop/mapper.py' 
-file /home/hadoop/reducer.py 
-reducer 'python /home/hadoop/reducer.py' 
-input /user/hadoop/input/*.txt 
-output /user/hadoop/wcoutput

在配置mapper和reducer中，加入了python，不然运行出错。

还有上面的命令中加入-D stream.non.zero.exit.is.failure=false 是因为运行时抛出异常

java.lang.RuntimeException: PipeMapRed.waitOutputThreads(): subprocess failed wi  

这个异常是streaming默认的情况下，mapper和reducer的返回值不是0，被认为异常任务，将被再次执行，默认尝试4次都不是0，整个job都将失败。

现在在本目录下写入命令source run.sh即可运行，之后在运行命令
hdfs dfs -cat wcoutput/*就可看见执行后代码后的结果

参考链接
https://blog.csdn.net/deqingguo/article/details/7448427
https://blog.csdn.net/liang0000zai/article/details/50547177